mcp-builder

技能简介

本技能指导开发者创建高质量的 MCP（Model Context Protocol）服务器，让 LLM 能通过精心设计的工具与外部服务交互。它覆盖从调研规划、编码实现到测试评估的完整流程，支持 Python (FastMCP) 和 Node/TypeScript (MCP SDK)。

使用场景

• 为外部 API 或服务构建 MCP 服务器集成层
• 设计工具集，平衡 API 端点覆盖与高层级工作流工具
• 优化工具命名、描述和错误信息，提升 Agent 调用成功率
• 使用 TypeScript 或 Python 实现并测试 MCP 服务器，创建评估用例

使用方法

1. 研究 MCP 协议文档：从 https://modelcontextprotocol.io/sitemap.xml 找到索引页，用 .md 后缀获取 Markdown 格式文档。
2. 加载框架文档：
   • TypeScript：用 WebFetch 读取 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md
   • Python：读取 https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md
3. 实施规划：分析目标 API，确定工具列表，优先覆盖常用端点。
4. 实现：按语言指南搭建项目，实现 API 客户端、错误处理、分页和工具定义（输入/输出 Schema、描述、注解）。
5. 测试与评估：
   • TypeScript：执行 npm run build 验证编译，用 npx @modelcontextprotocol/inspector 交互测试
   • Python：运行 python -m py_compile your_server.py 检查语法，再用 MCP Inspector 测试
   • 按技能附带的 Evaluation Guide 创建评测，验证 LLM 能否用你的服务器完成真实任务。

注意事项

• 推荐使用 TypeScript + Streamable HTTP（无状态 JSON），扩展性好、AI 生成代码质量高；本地场景可用 stdio。
• 工具命名使用一致前缀（如 github_create_issue），描述简明且包含参数说明与示例。
• 错误信息应给出具体建议和下一步动作，辅助 Agent 自我纠错。
• 输入 Schema 用 Zod（TS）或 Pydantic（Python），尽量定义 outputSchema 并返回 structuredContent，便于客户端处理。